Ein professionell wirkendes Geopandas-Choropleth erstellen

Nachdem du counts_df mit permits_by_district zusammengeführt hast, erstellst du eine Spalte mit der normalisierten permit_density, indem du die Anzahl der Genehmigungen in jedem Council District durch die Fläche dieses Council Districts teilst. Anschließend zeichnest du dein finales geopandas-Choropleth der Bauprojekte in den einzelnen Council Districts.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Visualizing Geospatial Data in Python

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Anleitung zur Übung

Führe permits_by_district und counts_df über district zusammen, um districts_and_permits zu erstellen.
Berechne mithilfe von apply() und einem Lambda-Ausdruck eine neue Spalte in districts_and_permits namens permit_density. Teile Zählwerte durch Flächen.
Zeichne ein Choropleth von districts_and_permits und verwende permit_density mit der Farbskala OrRd sowie schwarzen Umrissen.
Füge Achsenbeschriftungen (Längengrad und Breitengrad) und den vorgegebenen Titel hinzu. Zeige deinen Plot an.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Merge permits_by_district and counts_df
districts_and_permits = pd.merge(____, ____, on = ____)

# Create permit_density column
districts_and_permits['permit_density'] = districts_and_permits.apply(lambda row: row.____ / row.____, axis = 1)
print(districts_and_permits.head(2))

# Create choropleth plot
districts_and_permits.plot(column = ____, ____ = 'OrRd', ____ = 'black', legend = True)

# Add axis labels and title
plt.xlabel(____)
plt.ylabel(____)
plt.title('2017 Building Project Density by Council District')
plt.show()

Code bearbeiten und ausführen